Transcript Sylvie Deuffic

L’épidémie de VHC,
22 ans après la découverte du virus
Sylvie Deuffic-Burban
ATIP/AVENIR Inserm
“Modélisation, aide à la décision et coût-efficacité en maladies infectieuses”
(U995, Lille)
Equipe ATIP/AVENIR
• Responsable : Yazdan Yazdanpanah
• Pôle Bichat (U738)
▫ Yazdan Yazdanpanah, PU-PH Maladies infectieuses
▫ Dieynaba N’Diaye, Doctorante 1ère année (Paris 6)
▫ Michaël Schwarzinger, Médecin économiste
• Pôle Lille (U995)
▫
▫
▫
▫
▫
Sylvie Deuffic-Burban, CR1 Inserm
Dorothée Obach, Doctorante 1ère année (Paris 7)
Abbas Mourad, Doctorant 2ème année (Lille 2)
Karen Champenois, Doctorante 4ème année (Lille 2)
Anthony Cousien, Statisticien
Saint Malo, 20/10/2011
Contexte français
• Prévalence du VHC (2004) = 0,84% = 370 000
personnes infectées (Meffre C et al, J Med Virol 2010)
 230 000 personnes porteuses du virus (infections
chroniques)
 A risque de développer des complications comme la
cirrhose décompensée, le carcinome
hépatocellulaire, nécessité de transplantation, décès
• Dépistage du VHC = 57% en 2004
• Traitement du VHC = 16/100 cas prévalents fin
2005 (Lettmeier et al, J Hepatol 2008)
• Génotype 1 = 60%, Génotype 2/3 = 27% (Payan et
al, J Viral Hepatitis 2005)
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Saint Malo, 20/10/2011
4
Progrès thérapeutiques : Taux de réponse
63-74%
57-73%
soutenue
46-64%
35-42%
27-38%
21-29%
14-20%
7%
2%
IFN 24w (<1995)
IFN 48w (<1999)
IFN+RBV (19992001)
Génotype 1
PEG-IFN+RBV
(2002-2011)
Génotype 2-3
PEG-IFN+RBV+IP
(2012)
IP=Telaprevir,
Boceprevir
Saint Malo, 20/10/2011
Contexte européen = hétéronégéité
• Prévalence du VHC : de 0,2% (Rep. Tchèque) et
à 4% (Italie)
• Dynamique et modalité des infections
▫ Vague épidémique intense durant les années 5060 en Italie due à des contaminations iatrogènes
• Distribution des génotypes
▫ GB : Génotype 1 = 44%, Génotype 2/3 = 53%
▫ Espagne : Génotype 1 = 65%, Génotype 2/3 = 23%
• Dépistage et prise en charge du VHC
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Taux de traitement en Europe fin 2005
(Lettmeier, J Hepatol 2008)
6
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Impact of national treatment practices on
future HCV burden in six European
countries: a model-based analysis
Sylvie Deuffic-Burban1,2, Pierre Deltenre3,4, Maria Buti5, Tommaso Stroffolini6,
Julie Parkes7, Nikolai Mühlberger8, Uwe Siebert8,9,10, Christophe Moreno11,
Angelos Hatzakis12, William Rosenberg13, Stefan Zeuzem14, Philippe
Mathurin3,15
1ATIP-AVENIR
Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France, 2EA 2694, Université Lille Nord de France,
Lille, France,
des Maladies de l’Appareil Digestif et de la Nutrition, Pôle Médico Chirurgical, Hôpital Huriez,
CHRU Lille, Lille, France, 4Service d'Hépato-Gastroentérologie, Hôpital de Jolimont, Haine-Saint-Paul, Belgium, 5Dept.
of Internal Medicine - Hepatology, Liver Unit, Hospital General Universitario Valle Hebron and Ciber-ehd del ,Instituto
Carlos III, Barcelona, Spain, 6Dipartimento Malattie Infettive e Tropicali, Policlinico Umberto 1, Roma, Italy, 7Primary
Care and Population Sciences, Faculty of Medicine, University of Southampton, Southampton, UK, 8UMIT, University
for Health Sciences, Medical Informatics and Technology, Hall i.T., Austria, 9Dept. of Health Policy and Management,
Harvard School of Public Health, Boston, MA, USA, 10Oncotyrol Center for Personalized Cancer Medicine, Innsbruck,
Austria, 11Department of Gastroenterology and Hepatopancreatology, Hôpital Erasme, ULB, Brussels, Belgium,
12Department of Hygiene, Epidemiology and Medical Statistics, Athens University Medical School, Athens, Greece,
13Centre for Hepatology, University College London, London, UK, 14Goethe University Hospital, Frankfurt, Germany,
15Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France
3Service
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Saint Malo, 20/10/2011
Objectifs
• Estimer l’impact sur la morbidité et la mortalité
▫ Des traitements actuels
▫ Des nouveaux traitements avec IP (Telaprevir et
Boceprevir)
• Tester l’impact d’un scénario d’augmentation du
dépistage et de la prise en charge thérapeutique
• Etude de 6 pays : Allemagne, Belgique, Espagne,
France, Grande-Bretagne et Italie
A partir d’un modèle spécifique à chaque pays
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Méthodologie
• Modèle de type Markov pour simuler la
progression de la maladie
• Méthode de rétro-calcul pour reconstruire
l’incidence passée des infections VHC à partir
des décès observés par CHC liés au VHC
(spécifiques à chaque pays)
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Modèle d’histoire naturelle
Guérison
Infection
CHC
F0
F1
F2
F3
Décès
CHC
F4
Cirrhose
décompensée
Décès
cirrhose
décompensée
Saint Malo, 20/10/2011
11
Modèle d’histoire naturelle*
70-79% la 1ère année,
23-32% les suivantes
Guérison
25%
CHC
Estimé par âge, sexe
75%
et alcool
Infection†
F0
F1
F2
F3
F4
Mortalité
compétitive
*Pagliaro et al, Italian J Gastroenterol Hepatol 1999; Poynard et al, J Hepatol
2001; Corrao et al, Hepatology 1998; Serfaty et al, Hepatology 1998; Degos et al,
Gut 2000; D’Amico et al, J Hepatol 2006; El-Serag et al, Hepatology 2001
Décès
CHC
1,7% (F) et 3,6% (H) à 57
ans (RR=1,05/année d’âge)
5% pour alcool21% pour alcool+
Cirrhose
décompensée
Décès
cirrhose
décompensée
39% durant la 1ère année
11% les suivantes
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Modèle d’histoire naturelle*
70-79% la 1ère année,
23-32% les suivantes
Guérison
25%
CHC
Estimé par âge, sexe
75%
et alcool
Infection†
F0
F1
F2
F3
F4
Mortalité
compétitive
*Pagliaro et al, Italian J Gastroenterol Hepatol 1999; Poynard et al, J Hepatol
2001; Corrao et al, Hepatology 1998; Serfaty et al, Hepatology 1998; Degos et al,
Gut 2000; D’Amico et al, J Hepatol 2006; El-Serag et al, Hepatology 2001
†Poynard et al, Lancet 1997; Roudot-Thoraval et al, Hepatology 1997; MartinotPeignoux et al, J Viral Hepatitis 1999; Gerard et al, J Med Virol 2005; De Maeght
et al, Acta Gastroenterol Belg 2008; Delwaide et al, Eur J Gastroenterol Hepatol
2005; Serra et al, J Viral Hepatitis 2003 ; Mohsen et al, Gut 2001; Mariano et al,
Scand J Infect Dis 2009
Décès
CHC
1,7% (F) et 3,6% (H) à 57
ans (RR=1,05/année d’âge)
5% pour alcool21% pour alcool+
Cirrhose
décompensée
Décès
cirrhose
décompensée
39% durant la 1ère année
11% les suivantes
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Effet des traitements sur l’histoire
naturelle
• A partir de 3 paramètres
▫ Proportion de patients dépistés (Meffre et al, J Med Virol
2010)
▫ Proportion de patients traités parmi les dépistés
 Estimée indirectement à partir des données de ventes
d’interféron pégylé 2002-2005 (données GERS pour la
France, IMS ailleurs)
▫ Taux de réponse soutenue au traitement
 Défini en fonction des différentes ères
thérapeutiques, y compris les derniers résultats de
phase 3 pour la trithérapie avec IP (Telaprevir et
Boceprevir) pour le génotype 1
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Données épidémiologiques
Allemagne Belgique
Espagne
France
GB
Italie
1,9%
0,84%
0,7%
4%
Prévalence*
0,6%
0,87%
Nb infectés
460 000
73 000
%G1
56%
61%
82%
56%
44%
62%
%G2-3
32%
26%
14%
32%
53%
37%
%G4-5-6
12%
13%
4%
12%
3%
1%
Dépistage‡
48%
50%
35%
64%
34%
46%
47 302
3 571
36 404
54 270
11 242
63 359
690 000 360 000 340 000 2 000 000
Génotype†
Traitement
Nb (fin 2005)
*Thierfelder
et al. Eur J Epidemiol 2001; Palitzsch et al, Eur J Gastroenterol Hepatol 1999; Beutels et al. Eur J Epidemiol 1997;
Dominguez et al. J Med Virol 2001; Meffre et al. J Med Virol 2010; Gungabissoon et al, Epidemiol Infect 2007; HPA 2008;
Mariano et al, Scand J Infect Dis 2009; Ansaldi et al, J Med Virol 2005;
†Huppe et al, Z Gastroenterol 2008; Gerard et al, J Med Virol 2005; Serra et al, J Viral Hepatitis 2003 ; Echevarria et al, Enferm
Infecc Microbiol Clin 2006; Martinot-Peignoux et al, J Viral Hepatitis 1999; Payan et al, J Viral Hepatitis 2005; Mohsen et al, Gut
2001; Hutchinson et al, Scott Med J 2006; Matera et al, Diagn Microbiol Infect Dis 2002
‡Zehnter et al. Hepatology 2005; Carsauw et al, Acta Gastro-Enterol Belg 2003; Varela et al, Med Clin (Barc) 2010; Meffre et al.
J Med Virol 2010; Goldberg et al, Euro Surveill 2008; Mariano et al. Dig Liver Dis 2009
Saint Malo, 20/10/2011
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Procédure
1. Simulation de la progression de toutes les
cohortes depuis la date d’infection VHC
2. Calibration du modèle sur la prévalence du
VHC et les nombres de patients traités
3. Ajustement du modèle sur la mortalité par CHC
• Itération des étapes 1 à 3 jusqu’à convergence
• Prédictions de la mortalité VHC (décompensation
et CHC)
• Impact des traitements
▫ Réduction relative de la mortalité VHC attendue
avec traitement versus sans traitement sur une
période donnée
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18%
16
Impact des traitements sur la mortalité 2002-2011
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
Belgium
France
All genotypes
Germany
Genotypes 1-4
Italy
Spain
Genotypes 2-3
UK
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25%
Impact des traitements sur la mortalité 2012-2021 :
génotype 1
+54%
20%
+136%
15%
10%
17
+156%
+74%
+16%
+14%
+326%
+219%
+18%
+18%
+24%
+20%
5%
0%
Belgium
France
Germany
Italy
Spain
UK
With pegylated bitherapy
With PI-based triple therapy
With PI-based triple therapy + reinforcement of HCV screening and treatment access
Saint Malo, 20/10/2011
25%
18
Impact des traitements sur la mortalité 2012-2021 :
génotype 1
+54%
+156%
+74%
+326%
20%
+136%
15%
+219%
10%
5%
0%
Belgium
France
Germany
Italy
Spain
UK
With pegylated bitherapy
With PI-based triple therapy
With PI-based triple therapy + reinforcement of HCV screening and treatment access
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25%
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Impact des traitements sur la mortalité 2012-2021 :
génotype 1
20%
15%
10%
5%
0%
Belgium
France
Germany
Italy
Spain
UK
With pegylated bitherapy
With PI-based triple therapy
With PI-based triple therapy + reinforcement of HCV screening and treatment access
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20
Conclusion
• Les traitements actuels ont réduit l’incidence
2002-2011
▫ De la mortalité liée au VHC de 3% en moyenne
▫ Avec des différences marquées entre les pays
• Les nouveaux traitements vont permettre une
réduction additionnelle de la mortalité liée au
VHC dans les 10 prochaines années
▫ Surtout s’ils sont accompagnés d’une
augmentation du dépistage et de la prise en charge
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Contexte thérapeutique en 2011
• Les patients infectés par un génotype 1 sont
moins souvent traités que les patients infectés
par un génotype 2 ou 3
• La trithérapie va permettre aux génotypes 1 une
réponse soutenue au traitement identique à celle
des génotypes 2 et 3 traités par bithérapie
L’arrivée des trithérapies devrait s’accompagner
d’une augmentation du nombre de patients à
traiter
21
Saint Malo, 20/10/2011
1ATIP-AVENIR
Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France
Université Lille Nord de France, Lille, France
3Service des Maladies de l’Appareil Digestif et de la Nutrition, Hôpital Huriez, CHRU Lille, Lille, France
4Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France
5Groupe Hospitalier Cochin Hôtel Dieu, Unité d’Hépatologie, Université Paris Descartes et Inserm U-1016, Paris,
France
6Institut de Veille Sanitaire, Département des maladies infectieuses, Saint-Maurice, France
7Service Santé Publique, Hôpital Henri Mondor, Créteil, France
8Inserm U955, Physiopathologie et Thérapeutique des Hépatites virales chroniques, Hôpital Henri-Mondor,
Créteil, France
9Service Universitaire des Maladies Infectieuses et du Voyageur, Centre Hospitalier de Tourcoing, Tourcoing,
France
2EA2694,
22
Saint Malo, 20/10/2011
Méthodologie
• Modèle de type Markov de progression du VHC
▫ Simuler la progression des cohortes d’infections
jusqu’en 2011
▫ Projeter le nombre de patients de génotype 1 (G1)
vivants fin 2011
▫ Déterminer le nombre de patients G1 à traiter soit
par bithérapie PEG-IFN/RBV, soit par trithérapie
PEG-IFN/RBV+IP
• Arbre décisionnel
▫ Calculer la durée et les coûts associés au
traitement de ces patients
23
Saint Malo, 20/10/2011
Méthodologie
• Données de ventes d’interféron pégylé de 2002 à
2009 pour calculer les nombres de patients
traités par an
▫ Ajout des nombres de patients inclus dans les
essais thérapeutiques menés dans 12 principaux
centres hospitaliers en France
• Calibration du modèle sur les nombre annuels
de patients traités de façon à estimer les
proportions annuelles de patients traités parmi
les patients dépistés
24
Saint Malo, 20/10/2011
Procédure
• Nombre de patients G1 à traiter en 2012 selon 3
scénarios
1. Taux de dépistage inchangé, proportion de
patients G1 F0-F1 traités inchangée, proportion
de G1 F2-F4 traités identique à celle des G2/3
F2-F4
2. Scénario 1 mais proportion de G1 F0-F1 traités
identique à celle des G2/3 F0-F1
3. Scénario 2 mais augmentation du taux de
dépistage de 5%
25
Saint Malo, 20/10/2011
Procédure (2)
• Traitement (bithérapie ou trithérapie), durée et
règles d’arrêt fixés d’après rapport de l’AFEF
▫ Dépend de l’historique de traitement (patient naïf
ou pré-traité), du stade de fibrose (F0-F2 versus
F3-F4), du polymorphisme génétique de l’IL28B
(CC versus non CC) et de la réponse rapide au
traitement
• Coût des IP supposé identiques à celui fixé par
l’ATU
• Coût global du traitement estimé en supposant
une part de marché identique entre les deux IP
26
Saint Malo, 20/10/2011
Distribution des patients G1 fin
2011
• Si taux de dépistage inchangé, 47 400 patients
G1 dépistés
▫ 26 500 naïfs (56%) et 20 900 pré-traités (44%)
• Si taux de dépistage augmente de 5%, 50 700
patients G1 dépistés
▫ 29 600 naïfs (58%) et 21 100 pré-traités (42%)
27
Saint Malo, 20/10/2011
28
Traitement estimé en 2012 vs. 2010
29
Traitement et
coûts associés
Saint Malo, 20/10/2011
• A partir des durées de
traitement estimées pour
chaque IP (Boceprevir et
Telaprevir) et des
proportions de patients
correspondates
• 497 à 638 millions
d’Euros
Saint Malo, 20/10/2011
Conclusion
• L’arrivée des nouveaux traitements devrait
entrainer une augmentation substantielle du
nombre de patients à traiter en 2012
▫ 3 à 4 fois plus qu’en 2010
• Préparer l’arrivée de ces nouveaux traitements
(budgets, ressources)
30